Was ist Physical AI?
Physical AI beschreibt die Fähigkeit künstlicher Intelligenz, nicht nur digitale Daten zu analysieren, sondern auch Informationen aus der realen Welt zu erfassen und in physische Handlungen umzusetzen. Bei diesem Ansatz können Roboter und andere Maschinen Umgebungsbedingungen bewerten, Entscheidungen auf Basis gewonnener Daten treffen und entsprechende physische Bewegungen ausführen.
Bei herkömmlichen Industrierobotern werden Bewegungen größtenteils über vordefinierte Programme und festgelegte Betriebsbedingungen ausgeführt. Der Physical-AI-Ansatz zielt hingegen darauf ab, künstliche Intelligenz, Sensordaten, Robotersteuerungssysteme, Simulationen und Echtzeitdaten in einer integrierten Architektur zu vereinen.
Durch diese Struktur soll erreicht werden, dass sich Roboter leichter an wechselnde Produktionsbedingungen anpassen, Aufgaben flexibler ausführen und effektiver mit Menschen zusammenarbeiten können.
Was planen Fujitsu und die Robotikunternehmen?
Laut einer Ankündigung von Fujitsu vom 16. Juli 2026 untersucht das Unternehmen gemeinsam mit FANUC, Yaskawa Electric und Kawasaki Heavy Industries Geschäftsmöglichkeiten für den Einsatz von Physical AI in verschiedenen Industriezweigen. Im Zentrum der Initiative steht eine gemeinsame Steuerungsplattform, die als Bindeglied zwischen der digitalen und der physischen Welt dienen soll.
Das Ziel dieser Plattform geht über die Steuerung eines einzelnen Roboters hinaus. Fujitsu plant, verschiedene Technologien wie KI, Robotik, Steuerungssysteme, Simulation und Datenanalyse auf einer gemeinsamen Infrastruktur zusammenzuführen.
Zudem soll diese Infrastruktur die Interoperabilität zwischen verschiedenen Robotern und Geräten unterstützen und die Entwicklung fortschrittlicherer autonomer Steuerungssysteme ermöglichen.
Dieser Ansatz ist besonders wichtig, da Roboter in modernen Fabriken nicht isoliert arbeiten. Produktionslinien bestehen aus zahlreichen Komponenten wie Roboterarmen, Förderbändern, Sensoren, SPS-Steuerungen, Bildverarbeitungssystemen und übergeordneter Fertigungssoftware. Eines der Hauptziele von Physical AI ist es, das koordinierte Zusammenspiel dieser unterschiedlichen Systeme auf Basis von Echtzeitdaten zu gewährleisten.
Welche Rolle spielen NVIDIA-Technologien im System?
Ein wesentlicher Baustein der Initiative ist das Physical-AI-Ökosystem von NVIDIA.
Fujitsu gab bekannt, dass das Unternehmen auf NVIDIAs KI-, World-Model-, Simulations- und Robotiktechnologien zurückgreifen wird. Konkret ist der Einsatz von Technologien wie NVIDIA Cosmos, NVIDIA Omniverse, NVIDIA Isaac und der Physik-Engine Newton geplant.
NVIDIA Cosmos bildet die Grundlage für Weltmodelle und physikalische KI-Anwendungen, die eingesetzt werden, um reale Umgebungen zu verstehen und zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Die Plattformen NVIDIA Omniverse und Isaac dienen der Schulung, Erprobung und Optimierung von Robotern in virtuellen Umgebungen, bevor diese in der realen Welt eingesetzt werden.
Ein zentrales Konzept ist hierbei der Sim2Real-Ansatz (Simulation to Reality). Die Möglichkeit für einen Roboter, eine bestimmte Aufgabe zunächst in einer Simulationsumgebung zu erlernen und zu validieren, bevor sie auf die reale Hardware übertragen wird, ist entscheidend, um Entwicklungszeiten zu verkürzen und Tests am realen System kontrollierter zu gestalten.
Warum sind FANUC, Yaskawa und Kawasaki wichtig?
Die Beteiligung von FANUC, Yaskawa Electric und Kawasaki Heavy Industries ist besonders bedeutend, da Physical AI dadurch direkt mit der industriellen Robotikinfrastruktur verknüpft wird.
Während FANUC an fortschrittlichen Robotersteuerungstechnologien und der Unterstützung offener Plattformen arbeitet, entwickelt Yaskawa autonome Robotertechnologien wie den MOTOMAN NEXT, der NVIDIA-GPUs nutzt. Das Unternehmen arbeitet zudem aktiv an der ROS 2-Kompatibilität und der Bereitstellung von Robotern als offene Plattformen.
Kawasaki Heavy Industries ergänzt die Robotikseite der Initiative mit seinen umfangreichen Technologien im Bereich der Industrierobotik.
Das Ziel besteht hierbei nicht darin, die Roboter dieser Unternehmen in ein einzelnes monolithisches Produkt zu überführen, sondern eine gemeinsame Steuerungsarchitektur zu schaffen, in der verschiedene robotische und digitale Technologien nahtlos zusammenarbeiten können.
Was kann Physical AI in Fabriken bewirken?
Einer der ersten Anwendungsbereiche in den Plänen von Fujitsu ist das Fabrikumfeld.
Das Unternehmen zielt darauf ab, die Gesamtplanung von Fertigungsabläufen unter Berücksichtigung von Produktionsvariablen und realen Bedingungen vor Ort zu optimieren, sodass sich Roboter autonom an diese Bedingungen anpassen können.
Ändern sich beispielsweise die Bedingungen an einer Produktionslinie, kann statt eines Systems, das lediglich vordefinierte Befehlsketten abarbeitet, eine flexiblere Architektur eingesetzt werden, die Umgebungsdaten analysiert, den Produktionsplan bewertet und optimale Aktionen festlegt.
Hauptziel dieses Ansatzes ist es nicht, Roboter vollständig autonom agieren zu lassen, sondern die Prozesse der Wahrnehmung, Entscheidungsfindung und physischen Ausführung mit einer fortschrittlicheren KI-Infrastruktur zu verbinden.
Letztlich sollen dadurch eine höhere Flexibilität, ein höherer Automatisierungsgrad und eine gesteigerte Effizienz in den Produktionsprozessen erreicht werden.
Einsatz auch in Logistik und Gesundheitswesen
Das Einsatzgebiet von Physical AI beschränkt sich nicht nur auf Fabrikhallen.
In der Logistik strebt Fujitsu die Automatisierung von Materialtransporten auf Basis von Logistikplänen an, die Echtzeit-Verkaufs- und Bestandsdaten berücksichtigen. Dies kann Robotern in Lagern und Logistikzentren helfen, ihre Aufgaben dynamisch an sich ändernde Anforderungen anzupassen.
Im Gesundheitswesen ist geplant, dass Roboter Aufgaben wie den Transport von Medikamenten und Proben auf Basis von Anweisungen aus Krankenhausmanagementsystemen autonom übernehmen. Auch Dienstleistungen wie Empfang und Patientennavigation gehören zu den von Fujitsu evaluierten Anwendungsbereichen.
Damit soll Physical AI nicht nur bei Produktionsrobotern, sondern bei robotischen Systemen in unterschiedlichsten physischen Umgebungen zum Einsatz kommen.
Offene und gemeinsame Steuerungsarchitektur angestrebt
Ein bemerkenswerter Aspekt der Initiative ist die geplante Standardisierung und Offenheit der zu entwicklenden Steuerungsarchitektur.
Fujitsu plant die Erstellung einer Plattform, die für die Beteiligung anderer Unternehmen und Forschungseinrichtungen offen ist. Diese Plattform soll eine standardisierte Schnittstelle zwischen digitalen Systemen und Robotik-Hardware bilden.
Die zunehmende Vernetzung von Robotern und Geräten bringt jedoch auch neue Sicherheitsherausforderungen mit sich. Risiken wie Cyberangriffe, systemweite Ausfälle, Produktionsstillstände und die Offenlegung vertraulicher Daten gewinnen mit der Verbreitung physischer KI-Systeme an Bedeutung.
Daher hängt die Entwicklung von Physical AI nicht nur von der Herstellung intelligenterer Roboter ab, sondern ebenso vom Aufbau sicherer Steuerungs- und Dateninfrastrukturen, über die diese Roboter sicher verwaltet werden können.
Physical AI könnte eine neue Ära in der Industrierobotik einleiten
Die Initiative zwischen Fujitsu, FANUC, Yaskawa Electric und Kawasaki Heavy Industries bedeutet noch keine fertige Physical-AI-Plattform oder ein vollständig autonomes Produktionssystem. Die Unternehmen untersuchen zum jetzigen Zeitpunkt Geschäftsmöglichkeiten zur Entwicklung und Anwendung dieser Technologien in verschiedenen Branchen.
Dennoch deutet die Initiative auf eine wichtige Transformationsrichtung in der Industrierobotik hin. Roboter sollen nicht mehr nur Maschinen sein, die vorprogrammierte Bewegungen ausführen, sondern sich zu Systemen entwickeln, die Daten aus ihrer Umgebung aufnehmen, diese mittels KI auswerten und ihr physisches Verhalten an wechselnde Bedingungen anpassen.
Durch die Zusammenführung von KI, Robotik, Simulation, Steuerungssystemen und Echtzeitdaten auf einer gemeinsamen Plattform könnte Physical AI in den kommenden Jahren den Weg für einen breiteren Einsatz nicht nur in Fabriken, sondern auch in der Logistik, dem Gesundheitswesen und anderen physischen Operationen ebnen.
Hierin liegt die eigentliche Bedeutung der aktuellen Initiative: Die Verknüpfung digitaler KI-Fähigkeiten mit den Bewegungs- und Steuerungskapazitäten physischer Roboter stellt einen der nächsten entscheidenden Schritte der industriellen Automatisierung dar.